AI సాధనాలు మూలాలను సరిగ్గా ఉదహరించడంలో విఫలం

ఒక ఇటీవలి అధ్యయనం ప్రస్తుత తరం ఉత్పత్తి AI శోధన సాధనాలలో ఒక ముఖ్యమైన లోపాన్ని ಬಹಿರಂಗపరిచింది: అవి తరచుగా వార్తా కథనాలకు ఖచ్చితమైన ఉదహరణలను అందించడంలో విఫలమవుతాయి. ఈ పరిమితి ఈ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల యొక్క సరిహద్దులను గురించి కీలకమైన రిమైండర్‌గా పనిచేస్తుంది, ప్రత్యేకించి సోషల్ మీడియా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు వాటిని వినియోగదారు అనుభవాలలోకి ఎక్కువగా అనుసంధానించడం వలన.

సరికాని ఉదహరణల సమస్య

డిజిటల్ జర్నలిజం కోసం టౌ సెంటర్ ఈ అధ్యయనాన్ని నిర్వహించింది మరియు దాని ఫలితాలు ఆందోళన కలిగిస్తున్నాయి. ప్రముఖ AI శోధన ఇంజిన్‌లలో ఎక్కువ భాగం వార్తా కథనాలను సరిగ్గా ఉదహరించడంలో కష్టపడుతున్నాయని పరిశోధన సూచిస్తుంది. సాధనాలు తరచుగా రిఫరెన్స్ లింక్‌లను కల్పితం చేస్తాయి లేదా మూలం గురించి ప్రశ్నించినప్పుడు సమాధానం ఇవ్వలేవు.

ఈ అధ్యయనం వివిధ AI చాట్‌బాట్‌ల పనితీరును దృశ్యమానంగా ఒక చార్ట్‌లో పొందుపరిచింది, సంబంధిత ఉదహరణలను అందించడంలో సాధారణ విశ్వసనీయత లేకపోవడాన్ని వెల్లడించింది. ముఖ్యంగా, xAI యొక్క Grok చాట్‌బాట్, ఎలోన్ మస్క్ దీనిని ‘అత్యంత నిజాయితీగల’ AIగా ప్రచారం చేశారు, ఈ విషయంలో తక్కువ ఖచ్చితమైన లేదా విశ్వసనీయ వనరులలో ఒకటి.

నివేదిక ఇలా పేర్కొంది:

“మొత్తంమీద, చాట్‌బాట్‌లు 60% కంటే ఎక్కువ ప్రశ్నలకు తప్పు సమాధానాలను అందించాయి. విభిన్న ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో, తప్పు స్థాయి మారుతూ ఉంది, Perplexity 37% ప్రశ్నలకు తప్పుగాసమాధానం ఇచ్చింది, అయితే Grok చాలా ఎక్కువ ఎర్రర్ రేటును కలిగి ఉంది, 94% ప్రశ్నలకు తప్పుగా సమాధానం ఇచ్చింది.”

ఇది విభిన్న AI సాధనాల యొక్క ఖచ్చితత్వ స్థాయిలలో గణనీయమైన వ్యత్యాసాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది, కొన్ని ఇతరులకన్నా చాలా దారుణంగా పనిచేస్తాయి.

పరిమితం చేయబడిన కంటెంట్‌ను యాక్సెస్ చేయడం

నివేదిక ద్వారా వెల్లడైన మరో ఆందోళనకరమైన అంశం ఏమిటంటే, AI స్క్రాపింగ్‌ను నిరోధించడానికి చర్యలు తీసుకున్న మూలాల నుండి సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు అందించడానికి AI సాధనాల సామర్థ్యం.

నివేదిక ఇలా పేర్కొంది:

“కొన్ని సందర్భాల్లో, చాట్‌బాట్‌లు వాటి కంటెంట్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతించిన ప్రచురణకర్తల నుండి వచ్చిన ప్రశ్నలకు తప్పుగా సమాధానం ఇచ్చాయి లేదా సమాధానం ఇవ్వడానికి నిరాకరించాయి. మరోవైపు, వారు కొన్నిసార్లు ప్రచురణకర్తల గురించి ప్రశ్నలకు సరిగ్గా సమాధానం ఇచ్చారు, వారి కంటెంట్‌కు వారికి యాక్సెస్ ఉండకూడదు.”

ఈ పరిశీలన ఏమి సూచిస్తుందంటే, నిర్దిష్ట AI ప్రొవైడర్లు కాపీరైట్ చేయబడిన మెటీరియల్‌ను యాక్సెస్ చేయకుండా నిరోధించడానికి రూపొందించిన robots.txt ఆదేశాలను గౌరవించకపోవచ్చు. ఇది ఈ పరిమితులను అధిగమించే AI సాధనాల యొక్క నైతిక మరియు చట్టపరమైన చిక్కుల గురించి ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.

పరిశోధన కోసం AIపై పెరుగుతున్న ఆధారపడటం

ముఖ్య సమస్య ఏమిటంటే, AI సాధనాలను శోధన ఇంజిన్‌లుగా, ముఖ్యంగా యువ వినియోగదారులలో ఎక్కువగా ఉపయోగించడం. చాలా మంది యువకులు ఇప్పుడు ChatGPTని వారి ప్రాథమిక పరిశోధన సాధనంగా ఉపయోగించి పెరుగుతున్నారు. AI సాధనాలు ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని అందించడంలో మరియు కీలకమైన అంశాలపై వినియోగదారులకు విశ్వసనీయంగా అవగాహన కల్పించడంలో నిరూపితమైన అసమర్థతను బట్టి చూస్తే, ఈ ధోరణి ఆందోళన కలిగిస్తుంది.

AI-ఉత్పత్తి చేయబడిన ప్రతిస్పందనలు ఎల్లప్పుడూ విలువైనవి కావు లేదా ఉపయోగపడవు అనేదానికి పరిశోధన ఫలితాలు ఒక స్పష్టమైన రిమైండర్‌గా పనిచేస్తాయి. నిజమైన ప్రమాదం ఏమిటంటే, ఈ సాధనాలను నిజమైన పరిశోధనకు ప్రత్యామ్నాయాలుగా మరియు జ్ఞానానికి సత్వరమార్గాలుగా ప్రచారం చేయడం. ముఖ్యంగా యువ వినియోగదారుల కోసం, ఇది తక్కువ సమాచారం, తక్కువ నైపుణ్యం కలిగిన మరియు సంభావ్య లోపభూయిష్ట వ్యవస్థలపై ఎక్కువగా ఆధారపడే వ్యక్తుల తరానికి దారితీయవచ్చు.

AI ఒక సాధనం, పరిష్కారం కాదు

SXSWలో జరిగిన ఒక సెషన్‌లో ప్రముఖ వ్యాపారవేత్త మార్క్ క్యూబన్ ఈ సవాలును సమర్థవంతంగా సంగ్రహించారు. అతను ఇలా నొక్కి చెప్పాడు:

“AI ఎప్పటికీ సమాధానం కాదు. AI అనేది సాధనం. మీకు ఏ నైపుణ్యాలు ఉన్నా, వాటిని విస్తరించడానికి మీరు AIని ఉపయోగించవచ్చు.”

క్యూబన్ యొక్క దృక్పథం ఏమి చెబుతుందంటే, AI సాధనాలు ప్రయోజనాలను అందించగలవు మరియు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి వాటి సామర్థ్యాన్ని అన్వేషించాలి, అవి స్వతంత్ర పరిష్కారాలు కావు.

AI వీడియో కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు, కానీ దానికి బలవంతపు కథనాన్ని అభివృద్ధి చేసే సామర్థ్యం లేదు, ఇది అత్యంత కీలకమైన అంశం. అదేవిధంగా, AI యాప్ డెవలప్‌మెంట్‌లో సహాయపడటానికి కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు, కానీ అది వాస్తవ యాప్‌ను నిర్మించలేదు.

ఈ పరిమితులు విమర్శనాత్మక ఆలోచన మరియు మానవ నైపుణ్యం యొక్క అనివార్య పాత్రను హైలైట్ చేస్తాయి. AI అవుట్‌పుట్‌లు నిస్సందేహంగా వివిధ పనులలో సహాయపడతాయి, కానీ అవి మానవ చాతుర్యం మరియు నైపుణ్యం యొక్క ప్రాథమిక అవసరాన్ని భర్తీ చేయలేవు.

విమర్శనాత్మక మూల్యాంకనం మరియు నైపుణ్య అభివృద్ధి అవసరం

ఈ పరిశోధన సందర్భంలో ముఖ్యంగా ఆందోళన ఏమిటంటే, AI సాధనాలు ఖచ్చితమైన సమాధానాలను అందించగలవని యువకులు నమ్మేలా చేయబడుతున్నారు. అయితే, ఈ అధ్యయనం, అనేక ఇతర పరిశోధన ప్రయత్నాలతో పాటు, AI దీనికి ప్రత్యేకంగా నైపుణ్యం కాదని నిరూపిస్తుంది.

సాంప్రదాయ పరిశోధన పద్ధతులకు బదులుగా AIని ప్రచారం చేయడానికి బదులుగా, ఈ వ్యవస్థలు వారి ప్రస్తుత సామర్థ్యాలను ఎలా పెంచుతాయో వ్యక్తులకు అవగాహన కల్పించడంపై దృష్టి పెట్టాలి. AIని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవడానికి, వినియోగదారులు ముందుగా బలమైన పరిశోధన మరియు విశ్లేషణాత్మక నైపుణ్యాలను కలిగి ఉండాలి, అలాగే సంబంధిత రంగాలలో నైపుణ్యం కలిగి ఉండాలి.

లోతైన చిక్కులు

ఈ పరిశోధన యొక్క చిక్కులు సరికాని ఉదహరణల యొక్క తక్షణ ఆందోళనను మించి విస్తరించాయి. ఇది ప్రపంచం గురించి మన అవగాహనను రూపొందించడంలో AI యొక్క పాత్ర మరియు తప్పుడు సమాచారం వేగంగా వ్యాప్తి చెందే అవకాశం గురించి విస్తృత ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.

1. సమాచార మూలాలపై నమ్మకం కోల్పోవడం:

AI సాధనాలు నిరంతరం తప్పు లేదా కల్పిత ఉదహరణలను అందించినప్పుడు, ఇది మొత్తం సమాచార పర్యావరణ వ్యవస్థపై నమ్మకాన్ని దెబ్బతీస్తుంది. వినియోగదారులు అన్ని మూలాల పట్ల మరింత సందేహంగా మారవచ్చు, ఇది విశ్వసనీయ మరియు నమ్మదగని సమాచారం మధ్య తేడాను గుర్తించడం కష్టతరం చేస్తుంది.

2. విద్య మరియు అభ్యాసంపై ప్రభావం:

పరిశోధన కోసం AI సాధనాలపై ఆధారపడటం, ముఖ్యంగా యువ వినియోగదారులలో, విద్య మరియు అభ్యాసంపై హానికరమైన ప్రభావాలను కలిగిస్తుంది. విద్యార్థులు విషయాలపై ఉపరితల అవగాహనను పెంచుకోవచ్చు, సమాచారాన్ని సమర్థవంతంగా అంచనా వేయడానికి అవసరమైన విమర్శనాత్మక ఆలోచనా నైపుణ్యాలు లేకపోవచ్చు.

3. AI డెవలపర్‌ల నైతిక బాధ్యతలు:

ఈ అధ్యయనం యొక్క ఫలితాలు AI డెవలపర్‌ల యొక్క నైతిక బాధ్యతలను హైలైట్ చేస్తాయి. వారు తమ వ్యవస్థలలో ఖచ్చితత్వం మరియు పారదర్శకతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి మరియు AI సాధనాలు తప్పుడు సమాచారాన్ని వ్యాప్తి చేయడానికి లేదా సమాచార మూలాల సమగ్రతను దెబ్బతీయడానికి ఉపయోగించబడవని నిర్ధారించుకోవాలి.

4. మీడియా అక్షరాస్యత మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచన అవసరం:

AI-ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ ఆధిపత్యం చెలాయించే యుగంలో, మీడియా అక్షరాస్యత మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచనా నైపుణ్యాలు గతంలో కంటే చాలా ముఖ్యమైనవి. వ్యక్తులు సమాచారాన్ని విమర్శనాత్మకంగా అంచనా వేయడానికి, పక్షపాతాలను గుర్తించడానికి మరియు విశ్వసనీయ మరియు నమ్మదగని మూలాల మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను కలిగి ఉండాలి.

5. పరిశోధన మరియు సమాచార పునరుద్ధరణలో AI యొక్క భవిష్యత్తు:

పరిశోధన మరియు సమాచార పునరుద్ధరణ కోసం AI సాధనాల యొక్క నిరంతర అభివృద్ధి మరియు శుద్ధీకరణ అవసరాన్ని ఈ పరిశోధన నొక్కి చెబుతుంది. AI ఈ రంగాలలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నప్పటికీ, ప్రస్తుత పరిమితులను పరిష్కరించడం మరియు ఈ సాధనాలు బాధ్యతాయుతంగా మరియు నైతికంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయని నిర్ధారించుకోవడం చాలా కీలకం.

నిర్దిష్ట ఆందోళనలపై విస్తరణ

పరిశోధన లేవనెత్తిన కొన్ని నిర్దిష్ట ఆందోళనలను మరింత లోతుగా పరిశీలిద్దాం:

A. “భ్రాంతి” సమస్య:

AI చాట్‌బాట్‌లు “భ్రాంతి” లేదా పూర్తిగా కల్పితమైన సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేసే ధోరణికి ప్రసిద్ధి చెందాయి. ఇది ఉదహరణల సందర్భంలో ముఖ్యంగా సమస్యాత్మకమైనది, ఇక్కడ ఖచ్చితత్వం చాలా ముఖ్యమైనది. AI సాధనాలు తరచుగా రిఫరెన్స్ లింక్‌లను తయారు చేస్తాయనే అధ్యయనం యొక్క కనుగొనడం ఈ సమస్య యొక్క తీవ్రతను హైలైట్ చేస్తుంది.

B. పక్షపాత సమస్య:

AI నమూనాలు విస్తారమైన డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందుతాయి, ఇందులో సామాజిక పక్షపాతాలు లేదా వక్రీకరించిన దృక్పథాలను ప్రతిబింబించే పక్షపాతాలు ఉండవచ్చు. ఈ పక్షపాతాలు AI యొక్క ప్రతిస్పందనలలో వ్యక్తమవుతాయి, ఇది తప్పు లేదా తప్పుదారి పట్టించే సమాచారానికి దారితీస్తుంది. AI సాధనాలు సున్నితమైన లేదా వివాదాస్పద అంశాలపై పరిశోధన చేయడానికి ఉపయోగించినప్పుడు ఇది ముఖ్యంగా ఆందోళన కలిగిస్తుంది.

C. పారదర్శకత సమస్య:

అనేక AI నమూనాల యొక్క అంతర్గత పనితీరు తరచుగా అపారదర్శకంగా ఉంటుంది, అవి వాటి నిర్ధారణలకు ఎలా వస్తాయో అర్థంచేసుకోవడం కష్టతరం చేస్తుంది. ఈ పారదర్శకత లేకపోవడం వ్యవస్థలోని లోపాలు లేదా పక్షపాతాలను గుర్తించడం మరియు సరిదిద్దడం సవాలుగా చేస్తుంది.

D. కాపీరైట్ సమస్య:

కొన్ని AI సాధనాలు వాటిని బ్లాక్ చేసిన మూలాల నుండి కంటెంట్‌ను యాక్సెస్ చేస్తాయనే అధ్యయనం యొక్క కనుగొనడం తీవ్రమైన కాపీరైట్ ఆందోళనలను లేవనెత్తుతుంది. AI డెవలపర్‌లు మేధో సంపత్తి హక్కులను గౌరవించాలి మరియు వారి సాధనాలు కాపీరైట్‌ను ఉల్లంఘించడానికి ఉపయోగించబడవని నిర్ధారించుకోవాలి.

ముందుకు వెళ్ళే మార్గం: బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధి మరియు విద్య

ముందుకు వెళ్ళే మార్గానికి ద్విముఖ విధానం అవసరం: బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధి మరియు సమగ్ర విద్య.

1. బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధి:

AI డెవలపర్‌లు తమ వ్యవస్థల రూపకల్పన మరియు అమలులో ఖచ్చితత్వం, పారదర్శకత మరియు నైతిక పరిగణనలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి. ఇందులో ఇవి ఉన్నాయి:

• ఉదహరణ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం: AI సాధనాలు ఖచ్చితమైన మరియు ధృవీకరించదగిన ఉదహరణలను అందించేలా చూసేందుకు సాంకేతికతలను అభివృద్ధి చేయడం.
• పక్షపాతాన్ని పరిష్కరించడం: AI నమూనాలలో పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి మరియు అవి సరసమైన మరియు సమతుల్య సమాచారాన్ని అందించేలా చూసేందుకు పద్ధతులను అమలు చేయడం.
• పారదర్శకతను పెంచడం: AI నమూనాలను మరింత పారదర్శకంగా మరియు వివరించగలిగేలా చేయడం, వినియోగదారులు అవి వాటి నిర్ధారణలకు ఎలా వస్తాయో అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
• కాపీరైట్‌ను గౌరవించడం: AI సాధనాలు మేధో సంపత్తి హక్కులను గౌరవిస్తాయని మరియు అనుమతి లేకుండా కాపీరైట్ చేయబడిన మెటీరియల్‌ను యాక్సెస్ చేయవని లేదా ఉపయోగించవని నిర్ధారించుకోవడం.

2. సమగ్ర విద్య:

వ్యక్తులు, ముఖ్యంగా యువకులు, AI సాధనాల సామర్థ్యాలు మరియు పరిమితుల గురించి అవగాహన కలిగి ఉండాలి. ఇందులో ఇవి ఉన్నాయి:

• మీడియా అక్షరాస్యతను ప్రోత్సహించడం: విమర్శనాత్మక ఆలోచనా నైపుణ్యాలు మరియు వివిధ మూలాల నుండి సమాచారాన్ని అంచనా వేసే సామర్థ్యాన్ని బోధించడం.
• పరిశోధన నైపుణ్యాలను నొక్కి చెప్పడం: సాంప్రదాయ పరిశోధన పద్ధతుల యొక్క ప్రాముఖ్యతను మరియు సమాచారాన్ని స్వతంత్రంగా ధృవీకరించే సామర్థ్యాన్ని బలోపేతం చేయడం.
• AI యొక్క పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడం: AI తప్పు లేదా పక్షపాత సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేసే అవకాశం గురించి వినియోగదారులకు అవగాహన కల్పించడం.
• బాధ్యతాయుతమైన ఉపయోగాన్ని ప్రోత్సహించడం: AI సాధనాల యొక్క బాధ్యతాయుతమైన మరియు నైతిక ఉపయోగాన్ని ప్రోత్సహించడం.

బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధిని సమగ్ర విద్యతో కలపడం ద్వారా, మనం AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు, అదే సమయంలో దాని ప్రమాదాలను తగ్గించవచ్చు. AI తప్పుడు సమాచారం మరియు గందరగోళానికి మూలంగా కాకుండా, అభ్యాసం మరియు ఆవిష్కరణకు విలువైన సాధనంగా పనిచేసే భవిష్యత్తును సృష్టించడం లక్ష్యం. ఈ అధ్యయనం యొక్క ఫలితాలు ముందున్న పనిని గురించి కీలకమైన రిమైండర్‌ను అందిస్తాయి. నిజంగా సమాచారం మరియు AI-అక్షరాస్యత కలిగిన సమాజం వైపు ప్రయాణానికి నిరంతర అప్రమత్తత, విమర్శనాత్మక మూల్యాంకనం మరియు బాధ్యతాయుతమైన ఆవిష్కరణ పట్ల నిబద్ధత అవసరం.